新余學(xué)院《展示與陳設(shè)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)新余學(xué)院《展示與陳設(shè)》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)?shū)畫(huà)作品進(jìn)行真?zhèn)舞b定的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，需要對(duì)作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書(shū)畫(huà)鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來(lái)，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法，從種子點(diǎn)開(kāi)始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作，以下關(guān)于特征選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來(lái)判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來(lái)描述動(dòng)作4、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互。考慮到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問(wèn)題B.可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)車輛檢測(cè)和計(jì)數(shù)來(lái)評(píng)估道路的擁堵程度B.能夠識(shí)別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號(hào)配時(shí)7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解不僅包括對(duì)單個(gè)幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語(yǔ)義信息？（）A.基于幀級(jí)特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺(jué)信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識(shí)圖譜和語(yǔ)義理解技術(shù)，對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對(duì)一件受損的古代書(shū)畫(huà)進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)中的作用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)圖像增強(qiáng)和去噪技術(shù)改善書(shū)畫(huà)的視覺(jué)效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠完全恢復(fù)文物的原始狀態(tài)，使其與未受損時(shí)一模一樣D.為文物修復(fù)專家提供輔助決策和參考依據(jù)10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的顯著性檢測(cè)旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測(cè)顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于對(duì)比度的方法通過(guò)計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來(lái)確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測(cè)D.顯著性檢測(cè)的結(jié)果總是與人類的視覺(jué)注意力機(jī)制完全一致，沒(méi)有偏差14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來(lái)判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化，如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢(shì)，提高跟蹤性能16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人重識(shí)別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識(shí)別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識(shí)別的敘述，不正確的是（）A.行人重識(shí)別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識(shí)別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達(dá)到100%的準(zhǔn)確率17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過(guò)攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場(chǎng)所，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來(lái)獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控?cái)z像頭20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進(jìn)行B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析、自動(dòng)駕駛場(chǎng)景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的，能夠準(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來(lái)21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的全景圖像生成任務(wù)中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個(gè)城市景觀的全景圖像，以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.首先需要對(duì)局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配，找到它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來(lái)消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律，提高拼接效果22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉24、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)一組動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性25、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí)，假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻，識(shí)別出其中的各種動(dòng)作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問(wèn)題。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些動(dòng)作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)作分類，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來(lái)捕捉視頻中的運(yùn)動(dòng)模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時(shí)序信息，將其視為一系列獨(dú)立的圖像二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中注意力機(jī)制的作用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在能源領(lǐng)域中的設(shè)備監(jiān)測(cè)和故障診斷。3、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)及其分類。4、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行圖像預(yù)處理？三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某品牌的電商平臺(tái)節(jié)日促銷活動(dòng)頁(yè)面設(shè)計(jì)，研究其在色彩、排版、商品推薦等方面如何營(yíng)造節(jié)日氛圍，提高銷售額。2、（本題5分）分析某飲料品牌的品牌故事海報(bào)設(shè)計(jì)，研究其如何運(yùn)用視覺(jué)元素講述品牌故事和吸引消費(fèi)者。3、（本題5分）以某品牌的宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)中的圖形創(chuàng)意為例，說(shuō)明其如何運(yùn)用獨(dú)特的圖形